人体关键点识别常用网络结构有HRNet和SimpleBaseline；前者保持高分辨率特征流并多分支融合，后者基于ResNet加反卷积，均兼顾精度与部署性。
人体关键点识别（Pose Estimation）主流方案分两类：自顶向下（Top-down）和自底向上（Bottom-up）。前者先检测人，再对每个人做关键点回归；后者先检测所有关键点和关联关系，再聚类成个体。实际训练中，HRNet（High-Resolution Network）和SimpleBaseline（基于ResNet的反卷积结构）最常用，兼顾精度与部署友好性。
传统CNN在下采样过程中不断降低分辨率，丢失空间细节，而关键点定位极度依赖像素级位置精度。HRNet从始至终保持高分辨率特征流，并通过并行多分支+反复交换信息的方式，让高分辨率特征持续获得语义丰富的上下文支持。
输入一般是固定尺寸图像（如256×192或384×288），经归一化后送入网络。输出不是坐标值，而是热图（Heatmap）——每个关键点对应一张二维高斯分布图，中心为真实关节点位置，标准差按关键点尺度自适应设置。
数据增强和标签生成比网络结构本身影响更大。关键点任务对几何变换敏感，需针对性处理：
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基本上就这些。结构选HRNet或SimpleBaseline起步足够，重点把数据流、热图生成、增强逻辑理清楚，模型就能稳定收敛。
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